Bewegende gemiddelde vektor r

Hoe om te bereken bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter () Daar is 'n zillion antwoorde op hierdie, want jou vraag is eintlik: Hoe kan ek glad 'n tydreeks So jy kan soek op gepaste sleutelwoorde. My antwoord is: Moenie gebruik bewegende gemiddeldes - dis pateties antieke. loess is een van die Honderde van alternatiewe wat jy kan oorweeg. Pos op CV (stats. stackexchange) vir ander statistiese alternatiewe vir tydreekse glad. Ook die quotunderstandingquot jy hierbo uitgespreek is gebrekkig. toepassing-tipe konstrukte is (R-vlak) loops. So het jy jou huiswerk deur die lees van 'n inleiding tot R (cran. r-project. org/doc/manuals/R-intro. pdf) of ander web Indien nie tutoriale gedoen, doen dit asseblief voordat jy hier verder. Bert Gunter Genentech Nonclinical Biostatistiek (650) 467-7374 quotData is nie inligting. Inligting is nie kennis. En kennis is beslis nie wisdom. quot H. Gilbert Welch op Ma, 17 Februarie 2014 om 10:45, C W lthidden e GT geskryf: GT Hi lys, GT Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken GT nie lyk geweegde gemiddeldes gee. GT GT Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. GT GT Byvoorbeeld, GT GT datlt-c (01:20) GT gemiddelde (dat1: 3) GT gemiddelde (dat4: 6) GT gemiddelde (dat7: 9) GT gemiddelde (dat10: 12) gt gt ens GT GT ek verstaan ​​die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek GT inkorporeer hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () gt gt Dankie, GT Mike GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman / listinfo / R-hulp GT moet asseblief lees die boodskap gids www. R-project. org/posting-guide GT en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. In antwoord op hierdie pos deur tmrsg11 Op 17 Februarie 2014, om 10:45, C W geskryf: GT Hi lys, GT Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken GT nie lyk geweegde gemiddeldes gee. GT GT Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. GT GT Byvoorbeeld, GT GT datlt-c (01:20) GT gemiddelde (dat1: 3) GT gemiddelde (dat4: 6) GT gemiddelde (dat7: 9) GT gemiddelde (dat10: 12) gt gt ens GT GT ek verstaan ​​die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek GT inkorporeer hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () GT Stel 'n vektor vir groepering en gebruik tapply. Modulo afdeling is 'n algemene metode vir die bereiking van hierdie. Soms is die ev-funksie kan gebruik word as jy die lengte behoorlik pas. GT tapply (dat, (0: ​​(lengte (dat) -1)) / 3, beteken) 0 1 2 3 4 5 6 2.0 5.0 8.0 11.0 14.0 17.0 19.5 tapply (dat, ronde (ev (1, (lengte (dat ) / 3), lenlength (dat))), beteken) 1 2 3 4 5 6 7 1.5 4.5 8.0 11.0 14.5 18.0 20.0 Die kommentaar oor weeg dos nie blyk te wees vergestalt in jou voorbeeld. GT Dankie, GT Mike GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help GT ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids www. R-project. org/posting-guide GT en gee kommentaar, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. David Winsemius Alameda, CA, USA Oop hierdie post in Boom vertoning Verslag inhoud as inappropriate Re: Hoe om te bereken bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter () In antwoord op hierdie pos deur Rui Barradas Vir 5 punt bewegende gemiddelde, filter (x, side2, filterrep (1/5, 5)), teenoor, filter (x, side2, filterrep (1, 5) het hulle dieselfde effek, aangesien die totale behoeftes te 1. Gabor amp Rui wees het: Ek is bewus van die dieretuin pakket, ... Ek wou nie 'n pakket te installeer vir een funksie dieselfde rede vir SOS pakket David, dankie, dit is wat ek is op soek na On Mon, 17 Februarie 2014 by 14:07, Rui Barradas lthidden e GT het geskryf: GT Hallo, GT GT Baie pakkette het 'n movind gemiddelde funksie. byvoorbeeld pakket GT skatting. Of GT GT biblioteek (SOS) GT findFn (quotmoving averagequot) gt gt in jou voorbeeld, wat jy bereken is nie juis 'n bewegende gemiddelde, maar in GT kan bereken word met iets soos die volgende GT GT se LT (seqalong (dat) - 1). / 3 GT sapply (split (dat, s), gemiddelde) gt gt gt hoop dit help, GT GT Rui Barradas GT GT GT em 17-02-2014 18:45, CW escreveu: GT gtgt Hi lys, gtgt Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken gtgt lyk nie te geweegde gemiddeldes gee. gtgt gtgt Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. gtgt gtgt Byvoorbeeld, gtgt gtgt datlt-c (01:20) gtgt gemiddelde (dat1: 3) gtgt gemiddelde (dat4: 6) gtgt gemiddelde (dat7: 9) gtgt gemiddelde (dat10: 12) gtgt gtgt ens gtgt gtgt ek verstaan ​​die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek gtgt inkorporeer gtgt hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () gtgt gtgt Dankie, gtgt Mike gtgt gtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgt gtgt gtgt verborge e-pos poslys gtgt stat. ethz. ch/ mailman / listinfo / R-hulp gtgt ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids www. R-project. org/ gtgt plaas-gids gtgt en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. gtgt gtgt alternatiewe HTML-weergawe deletedDocumentation tsmovavg uitset tsmovavg (tsobj, s, lag) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddeld vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset tsmovavg (vektor, s, lag, dowwe) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddelde vir 'n vektor. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. Eksponensiële Persentasie 2 / (TIMEPER 1) of 2 / (WINDOWSIZE 1). uitset tsmovavg (vektor, e, timeperiod, dowwe) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir 'n vektor. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. (2 / (timeperiod 1)). uitset tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gee terug Die driehoekige bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die driehoekige bewegende gemiddelde dubbel glad die data. tsmovavg word bereken dat die eerste eenvoudige bewegende gemiddelde met venster breedte van oordek (numperiod 1) / 2. Dan bereken dit 'n tweede eenvoudige bewegende gemiddelde op die eerste bewegende gemiddelde met dieselfde venster grootte. uitset tsmovavg (vektor, t, numperiod, dowwe) gee terug Die driehoekige bewegende gemiddelde vir 'n vektor. Die driehoekige bewegende gemiddelde dubbel glad die data. tsmovavg word bereken dat die eerste eenvoudige bewegende gemiddelde met venster breedte van oordek (numperiod 1) / 2. Dan bereken dit 'n tweede eenvoudige bewegende gemiddelde op die eerste bewegende gemiddelde met dieselfde venster grootte. uitset tsmovavg (tsobj, w, gewigte) gee terug Die geweegde bewegende gemiddelde vir die finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. deur die verskaffing van gewigte vir elke element in die bewegende venster. Die lengte van die gewig vektor bepaal die grootte van die venster. As groter gewig faktore word gebruik vir meer onlangse pryse en kleiner faktore vir vorige pryse, die neiging is meer ontvanklik vir onlangse wysigings. uitset tsmovavg (vektor, w, gewigte, dowwe) gee terug Die geweegde bewegende gemiddelde vir die vektor deur die verskaffing van gewigte vir elke element in die bewegende venster. Die lengte van die gewig vektor bepaal die grootte van die venster. As groter gewig faktore word gebruik vir meer onlangse pryse en kleiner faktore vir vorige pryse, die neiging is meer ontvanklik vir onlangse wysigings. uitset tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gee terug Die gemodifiseerde bewegende gemiddelde vir die finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die aangepaste bewegende gemiddelde is soortgelyk aan die eenvoudige bewegende gemiddelde. Oorweeg die argument numperiod die lag van die eenvoudige bewegende gemiddelde wees. Die eerste gewysigde bewegende gemiddelde bereken word soos 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Daaropvolgende waardes word bereken deur die toevoeging van die nuwe prys en trek die laaste gemiddelde van die gevolglike bedrag. uitset tsmovavg (vektor, m, numperiod, dowwe) gee terug Die gemodifiseerde bewegende gemiddelde vir die vektor. Die aangepaste bewegende gemiddelde is soortgelyk aan die eenvoudige bewegende gemiddelde. Oorweeg die argument numperiod die lag van die eenvoudige bewegende gemiddelde wees. Die eerste gewysigde bewegende gemiddelde bereken word soos 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Daaropvolgende waardes word bereken deur die toevoeging van die nuwe prys en trek die laaste gemiddelde van die gevolglike bedrag. dowwe 8212 dimensie te bedryf saam positiewe heelgetal met waarde 1 of 2 Dimension te bedryf saam, wat as 'n positiewe heelgetal met 'n waarde van 1 of 2. dowwe is 'n opsionele insette argument, en as dit nie gebruik word as 'n inset, die verstek waarde 2 word aanvaar. Die standaard van dowwe 2 dui op 'n ry-georiënteerde matriks, waar elke ry is 'n veranderlike en elke kolom is 'n waarneming. As dowwe 1. die insette is veronderstel om 'n kolomvektor of-kolom-georiënteerde matriks, waar elke kolom is 'n veranderlike en elke ry 'n waarneming wees. e 8212 aanwyser vir eksponensiële bewegende gemiddelde karakter vektor Eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod is die tydperk van die eksponensiële bewegende gemiddelde. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n tydperk van 10 eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. Eksponensiële Persentasie 2 / (TIMEPER 1) of 2 / (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Lengte van tyd positiewe getal Kies Jou CountryIm nie certainn van die korrekte oplossing al sedert die WHALM gemiddeld van elke monster sou 'n billike bedrag van afronding fout te stel. Hmm. Ek wonder of verskil tussen Dobby die breukdeel van die hele gedeelte sal help. Verdeel die hele deel van elke getal met die telling. Hou drie hardloop somme: 1) Die gemiddelde van die hele dele, 2) Die res van elke afdeling, en 3) Die breukdeel van elke nommer. Elke keer as die hele deel van 'n aantal verdeeld is, word die hele deel gevolg by die gemiddelde hardloop som en die res word bygevoeg om die res loop som. Wanneer die res loop som verkry 'n waarde groter as of gelyk aan die telling, sy gedeel deur die telling met die hele deel gevolg by die gemiddelde hardloop som en die res by die res loop som. Ook by elke berekening, die breukdeel word by die fraksionele hardloop som. Wanneer die gemiddelde klaar is, is die res loop som gedeel deur die telling en die gevolg is bygevoeg om die gemiddelde hardloop bedrag as 'n drywende nommer. Byvoorbeeld: Nou wat om te doen met die fraksionele hardloop som. Die gevaar van oorloop is baie minder geneig hier, al is steeds moontlik, so 'n manier om dit te hanteer sou wees om die fraksionele hardloop som deur die telling te verdeel aan die einde en voeg dit by ons gevolg: 'n alternatief sou wees om die fraksionele loop kyk som op elke berekening om te sien of dit is groter as of gelyk aan tel. Wanneer dit gebeur, net doen dieselfde ding wat ons doen met die res loop som. Uitstekende Jomit Vaghela 6-Maart-07 20:00 ek hou van wat jy gesê het klein werk vinnig draai in 'n groot werk. Dink van optimalisering terwyl kodering is 'n goeie praktyk. Groot moeite en verduideliking, Dankie Mike DiRenzo 5-Maart-07 15:26 Dit is die eerste keer dat ek het gereageer op een van jou artikels. Ek is egter 'n baie ywerige leser. Terwyl hy in die kollege, het ek tot geweegde bewegende gemiddeldes en eenvoudiges sowel bereken. Heck, ek het selfs 'n paar van my eie bewegende gemiddelde algoritmes skep in 'n persoonlike ERP implementering 'n ruk gelede op grond van 'n paar van dieselfde formules ek geleer in Operasionele 101. Maar dit implementering, met behulp van Generiese ver oorskadu alles in terme van die optimalisering, eenvoud, en darn reg koelte. Thanks a lot vir hierdie. Een van jou baie aanhangers, In stil en stilte, is die waarheid duidelik gemaak. ewma gobgob 5-Maart-07 04:30 As jou probeer om 'n eenvoudige bewegende gemiddelde te bereken, moet jy 'n versameling, wat is baie kompleks vir so 'n eenvoudige taak te hou. Hoe gaan dit met behulp van 'n ewma Die 2 lyne kode, baie meer eenvoudig. Alpha exp (-elapsedTimeSinceLastValue) ewma Alpha ewma (1-alfa) newValue Re: ewma Marc Clifton 5-Maart-07 04:47 Hoe gaan dit met behulp van 'n ewma interessante idee. Vir lesers wat nie weet wat 'n ewma is, sy 'n eksponensiële Geweegde bewegende gemiddelde. Mense is net berug onmoontlik. --DavidCrow Theres geen verskoning om nie kommentaar te lewer jou kode. - John Simmons / skelm programmeerder mense wat sê dat hulle hul kode later sal refactor om vergoeding te gee nie verstaan ​​refactoring, of die kuns en kunsvlyt van programmering. - Josh Smith Re: ewma pwasser 5-Maart-07 00:21 'n skatting van die bewegende gemiddelde as die grootte van die ruimte vir bewegende gemiddelde is N kan verkry word deur: NewAverage (((N-1) OldAverage) newValue) / n dit werk sodra die bin is vol (monster nommer N). Die bin gedeeltelik vol is dikwels hanteer word deur die gebruik van 'n saad waarde vir die eerste bewegende gemiddelde (OldAverage) en dan met behulp van hierdie berekening. Dit veronderstel normale verspreiding van waardes ens Youve is besig Colin Angus Mackay 4-Mar-07 11:37 Plaas twee artikels vanaand. Groot werk Ek weet nie hoe jy dit doen. Ive het ongeveer 4 of 5 artikels helfte klaar en ek het net nooit skyn om die tyd om dit te voltooi te kry. Wel. Miskien as ek gebly het, uit die sitkamer id bestuur. Re: youve besig Marc Clifton 4-Mar-07 13:25 Colin Angus Mackay het geskryf: Pos twee artikels vanaand. Groot werk dankie ek was eintlik die skryf van die artikel oor die loop gemiddelde en besef dat die omsendbrief lys eintlik 'n baie goeie stand-alone artikel sou wees. Plus, hulle is liggewig artikels. Ek kan hulle slinger uit redelik vinnig. Dit is net moeilik om te dink aan nuttig, maar eenvoudige dinge. Turns out ek hierdie twee klasse nodig anyways. Mense is net berug onmoontlik. --DavidCrow Theres geen verskoning om nie kommentaar te lewer jou kode. - John Simmons / skelm programmeerder mense wat sê dat hulle hul kode later sal refactor om vergoeding te gee nie verstaan ​​refactoring, of die kuns en kunsvlyt van programmering. - Josh Smith Re: youve besig JeffPClark 8-Maart-07 00:07 Van wat Ive lees van Marc, het hy waarskynlik 'n program wat 'n stuk kode kan ondersoek en verduidelik die ingewikkelde besonderhede, dan laat dit reguit na Kode Projek . Jeff Clark stelselargitek JP Clark, INC Columbus, Ohio Laaste besoek:. 31-Desember-99 18:00 Laaste wysiging: 13-Oktober-16 23:36 Algemene Nuus Voorstelle Vraag Probleem Antwoord Joke Prys Rant Admin Gebruik Ctrl Linker / regs te skakel boodskappe, CtrlUp / Down om drade te skakel, CtrlShiftLeft / regs te pages. Averages / skakel Eenvoudige bewegende gemiddelde Gemiddeldes / Eenvoudige bewegende gemiddelde u word aangemoedig om hierdie taak op te los volgens die taakbeskrywing, die gebruik van enige taal wat jy kan weet. Berekening van die eenvoudige bewegende gemiddelde van 'n reeks van getalle. Skep 'n Stateful funksie / klas / instansie wat 'n tydperk neem en gee 'n roetine dat 'n aantal neem as argument en gee 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van sy argumente tot dusver. 'N Eenvoudige bewegende gemiddelde is 'n metode vir die berekening van 'n gemiddelde van 'n stroom van getalle met slegs gemiddeld die afgelope 160 P 160 nommers van die stroom, 160 waar 160 P 160 is bekend as die tydperk. Dit kan toegepas word deur die roeping van 'n parafering roetine met 160 P 160 as argument, 160 I (P), 160 wat dan 'n roetine dat wanneer geroep met individuele, opeenvolgende lede van 'n stroom van getalle, bere die gemiddelde van sou terugkeer (up om), die laaste 160 P 160 van hulle, kan noem dit 160 SMA (). Die woord 160 Stateful 160 in die taak beskrywing verwys na die behoefte aan 160 SMA () 160 om sekere inligting tussen oproepe onthou om dit: 160 Die tydperk, 160 P 160 N bestel houer van ten minste die laaste 160 P 160 nommers uit elk van sy individuele oproepe. Stateful 160 beteken ook dat opeenvolgende oproepe na 160 I (), 160 die initializer, 160 moet afsonderlike roetines wat doen 160 nie 160 aandele gered staat sodat hulle kan gebruik word op twee onafhanklike strome van data terugkeer. Pseudo-kode vir die implementering van 160 SMA 160 is: Hierdie weergawe maak gebruik van 'n aanhoudende tou om die mees onlangse p waardes hou. Elke funksie teruggekeer van init-bewegende-gemiddelde het sy toestand in 'n atoom met 'n tou waarde. Dit implementering gebruik 'n omsendbrief lys om die getalle binne die venster op te slaan aan die begin van elke iterasie wyser verwys na die lys sel wat hou die waarde net beweeg by die venster uit en vervang moet word met die net toegevoegde waarde. Met behulp van 'n afsluiting wysig Tans hierdie SMA cant nogc wees omdat dit 'n sluiting op die wal ken. Sommige ontsnapping analise kan die hoop toekenning te verwyder. Met behulp van 'n struct wysig Hierdie weergawe vermy die hoop toekenning van die sluiting behoud van die data in die stapel raamwerk van die hooffunksie. Dieselfde uitset: Om te verhoed dat die drywende punt benaderings hou opstapel en die groei, kan die kode 'n periodieke som uit te voer op die hele ronde tou skikking. Dit implementering produseer twee (funksie) voorwerpe deel staat. Dit is idiomatiese in E te skei insette van uitset (lees van skryf), eerder as om dit te kombineer in een voorwerp. Die struktuur is dieselfde as die implementering van Standard DeviationE. Die onderstaande elikser program genereer 'n anonieme funksie met 'n ingeboude tydperk p, wat gebruik word as die tydperk van die eenvoudige bewegende gemiddelde. Die aanloop funksie lees numeriese insette en gee dit aan die nuutgeskepte anonieme funksie, en dan inspekteer die resultaat te STDOUT. Die uitset word hieronder getoon, met die gemiddelde, gevolg deur die gegroepeer insette, wat die basis vorm van elke bewegende gemiddelde. Erlang het sluitings, maar onveranderlike veranderlikes. 'N Oplossing is dan om prosesse en 'n eenvoudige boodskap verby gebaseer API te gebruik. Matrix tale roetines om die sweef avarages vir 'n gegewe volgorde van items bereken. Dit is minder doeltreffend te loop as in die volgende opdragte. Voortdurend gevra vir 'n inset ek. wat by die einde van 'n lys T1. T1 kan gevind word deur te druk 2ND / 1, en gemiddelde kan gevind word in Lys / OPS druk op die program te beëindig. Funksie wat 'n lys met die gemiddeld data van die verskaf argument program wat 'n eenvoudige waarde terug by elke aanroeping terug: lys is die lys word gemiddeld: p is die tydperk: 5 opbrengste die gemiddeld lys: Voorbeeld 2: Die gebruik van die program movinav2 (i , 5) - Inisialiseer bewegende gemiddelde berekening, en definieer tydperk van 5 movinav2 (3, x): x - nuwe data in die lys (waarde 3), en gevolg sal word gestoor op veranderlike x, en vertoon movinav2 (4 x) : x - nuwe data (waarde 4), en die nuwe gevolg sal gestoor word op veranderlike x, en vertoon (43) / 2. Beskrywing van die funksie movinavg: veranderlike r - is die gevolg (die gemiddeld lys) wat veranderlike sal teruggestuur word ek - is die indeks veranderlike, en dit dui op die einde van die sub-lys die lys word gemiddeld. veranderlike Z - 'n helper veranderlike Die funksie gebruik wisselende ek om vas te stel watter waardes van die lys sal in die volgende gemiddelde berekening in ag geneem word. By elke iterasie, veranderlike i dui op die laaste waarde in die lys wat gebruik sal word in die gemiddelde berekening. So ons moet net om uit te vind wat die eerste waarde in die lys sal wees. Gewoonlik goed moet p elemente oorweeg, sodat die eerste element sal die een geïndekseer deur (i-P1) te wees. Maar op die eerste iterasies wat berekening gewoonlik negatief sal wees, sodat die volgende vergelyking negatiewe indekse sal vermy: max (i-p1,1) of, reël die vergelyking, Max (i-P, 0) 1. of, reël die vergelyking, (i - (Max (IP, 0) 1) 1), en dan - maar die nommer van elemente op die eerste iterasies sal ook kleiner wees, sal die korrekte waarde (begin indeks 1 einde indeks) wees , (i-Max (IP, 0)). Veranderlike Z hou die algemene waarde (maksimum (IP), 0) sodat die beginindex sal wees (Z1) en die numberofelements sal wees (iz) die middel (lys, Z1, iz) sal die lys van waarde wat sal gemiddeld som terugkeer ( .) sal hulle som som (.) / (iz) ri hulle sal gemiddeld en stoor die resultaat in die toepaslike plek in die lys gevolg behulp van 'n sluiting en die skep van 'n functionMoving gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tyd te bereken reeks in Excel. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op Google